Etude De La Matrice De Variance-Covariance Pour Des Données Longitudinales Et Des Mesures Répétées Dans Un Modèle A Effets Mixtes

A. Lanani

Abstract


Résumé -- Dans ce papier, nous nous sommes intéressés à l’estimation des différents paramètres d’un modèle linéaire mixte en particulier ceux de la matrice de variance-covariance. Le modèle utilisé, est appelé modèle à deux niveaux. C’est un modèle linéaire mixte à effets aléatoires. Il est intéressant car d’une part, les données ne sont pas forcément équilibrées; d’autre part, on a une modélisation explicite des effets intra et inter individus.

 

Mots clés -- EM algorithme; estimation; mesures répétées; modèles mixtes; vraisemblance.

 

Abstract – In this paper, we are interested on the estimation of the various parameters of a mixed linear model, in particular those of the variance-covariance matrix. The used model is called two-step model. It is a linear mixed random effects model. We found that this model is interesting, firstly, because the data are not necessarily balanced; on the other hand, we have explicit expressions of the intra and inter individual effects.


Keywords


EM algorithme; estimation; mesures répétées; modèles mixtes; vraisemblance.

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References


1 Laird,N.M. & Ware, J.H. : '' Random effects models for longitudinal data '' .

Biometrics. 1982, 38, pp. 963-974.

2 Foulley,J.L. : '' Estimation des composantes de la variance en modèle linéaire ''

DEA de stat. 1991/1992 Paris 11 INSERM.INRA.78352 Jouy en JOSAS.

3 Harville,D.A.: ''Extension of the Gauss-Markov theorem to include the estimation of random effects ''. Ann. Stat.1976, V4, pp. 384-395.

4 Harville,D.A. : '' Maximum likelihood approaches to variances components estimation and to related problems ''. JASA, jun. (1977), 72, N358, pp. 320-329.

5 Dempster,A.P; Rubin,D.B. &Tsutakawa,R.K. '' Estimation covariance component model ''

JASA (1981), 76, pp. 341-353.

6 Thierry Denoeux. Maximum likelihood estimation from fuzzy data using the EM algorithm. Fuzzy Sets and Systems, Elsevier, 2011, 183 (1), pp.72-91. ffhal-00654118f

7 Dempster,A.P; Laird,N.M. & Rubin,D.B. '' Maximum likelihood with incomplète data via the EM algorithme ''. JRSS, B39, pp. 1-38.

8 Stiratelli,R.; Laird, N.M. & Ware,J.H. : '' Random effects models for serial observations ''.

Biometrics, Dec.1984, 40, pp. 961-971.

9 Laird,N.M. ; Lange,N. & Stram, D. : '' Maximum likelihood computations with repeated measures : applcation of the EM algorithme ''. JASA, MAR. 1987, V82, N 397, pp. 97-105.

10 Cook,N : '' A fortran programm for random effects models ''.

Technical Report. Harvard School of public health; dept of biostat. 1982.




DOI: http://dx.doi.org/10.52155/ijpsat.v28.2.3421

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